Torrero
51 - 200 Mitarbeiter
Gegründet 2019
🎲 Glücksspiel
🤝 B2B
Gambling • B2B • Payments
Torrero ist ein B2B-Anbieter von iGaming-Plattformen, der maßgeschneiderte White-Label- und schlüsselfertige Casino- und Sportwettenlösungen entwickelt. Das Unternehmen bietet eine interne Plattform und ein CMS, einen Casino-Spielaggregator per API, Zahlungsintegrationen, KYC- und Risiko-Dienste, mehrsprachigen Kundenservice, Daten- und Verwaltungswerkzeuge sowie Optionen für Lizenzierung/Hosting, um End-to-End-Produkte für Gaming-Betreiber bereitzustellen.
Data Engineer
Stelle nicht auf LinkedIn
🔥 vor 2 Minuten
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
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Torrero
51 - 200 Mitarbeiter
Gegründet 2019
🎲 Glücksspiel
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Gambling • B2B • Payments
Torrero ist ein B2B-Anbieter von iGaming-Plattformen, der maßgeschneiderte White-Label- und schlüsselfertige Casino- und Sportwettenlösungen entwickelt. Das Unternehmen bietet eine interne Plattform und ein CMS, einen Casino-Spielaggregator per API, Zahlungsintegrationen, KYC- und Risiko-Dienste, mehrsprachigen Kundenservice, Daten- und Verwaltungswerkzeuge sowie Optionen für Lizenzierung/Hosting, um End-to-End-Produkte für Gaming-Betreiber bereitzustellen.
Beschreibung
• Datenmodellierung und -transformation • Aufbau und Pflege von DBT-Modellen in Snowflake — Entwurf einer mehrschichtigen Architektur (Staging, Intermediate, Marts), Erstellung von Datenqualitäts-Tests (Elementary) • Schreiben von sauberem, gut strukturiertem Python und SQL; Teilnahme an Code-Reviews und Mitgestaltung der Engineering-Standards für das Data-Team • Entwurf und Pflege von Datenpipelines mit Airflow (DAGs in Python) • Verwaltung von Datenintegrationen über Airbyte — Beginn mit Marketing-Quellen (GA4, Facebook Ads, TikTok Ads) und schrittweise Erweiterung auf weitere Datenströme • Nutzung von AWS S3 als primäre Storage-Ebene — Verwaltung von Buckets, Partitionierung und Zugriffskontrolle • Verantwortung für CI/CD-Pipelines für Data-Workflows — automatisierte Tests, Deployments und Monitoring • Überwachung der Datenqualität und der Zuverlässigkeit der Pipelines; proaktive Identifikation und Behebung von Problemen, bevor sie nachgelagerte Nutzer erreichen • Enge Zusammenarbeit mit Analysten, um deren Datenbedürfnisse zu verstehen und in gut modellierte Datensätze zu überführen • Überbrückung der Lücke zwischen Rohdaten und analystenbereiten Tabellen — klare Modellierung, damit Analysten eigenständig arbeiten können
🎯 Anforderungen
• Mindestens 4 Jahre Erfahrung im Aufbau von produktiven Datenpipelines • Umfassende praktische Erfahrung mit Snowflake und DBT (Modelle, Tests) • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse — Sie schreiben SQL fließend und können es bei Bedarf optimieren • Python-Kenntnisse für die Entwicklung von Airflow-DAGs und ETL-Prozessen • Grundlegende AWS-Kenntnisse (S3, IAM — ausreichend für eigenständiges Arbeiten) • Grundverständnis von CI/CD • Wünschenswert: Erfahrung mit Power BI, OpenMetadata • Vertrautheit mit Marketing-Datenquellen: GA4, Facebook Ads API, TikTok Ads API • Kenntnisse zu Marketing-Attributionsmodellen (First-Touch, Last-Touch, datengetriebene Attribution)
🏖️ Vorteile
• Vollständig remote – Arbeiten von überall möglich • Flexible Arbeitszeiten • Wettbewerbsfähige Vergütung • 28 bezahlte Urlaubstage pro Jahr • 3 bezahlte Krankheitstage pro Jahr ohne ärztliches Attest • Zusätzlicher Urlaub basierend auf Betriebszugehörigkeit • Freier Tag am Geburtstag • Reale Karrierechancen und berufliche Weiterentwicklung • Tolles internationales Team
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